Deepfake, dijital dünyada son zamanların en çok konuşulan konularından. Kabaca herhangi bir videodaki kişinin yüzünü başka bir yüz ile değiştirmeye yarayan bir teknoloji olan Deepfake Reddit’teki bir sayfa ile patladı. Giderek daha popüler oluşu da aslında ünlü isimlerin yüzlerinin hd porno videolarda kullanması ile oldu. İşin içine daha fazla ünlü girmesi ilgili sayfa kapandı kapanmasına ama internetteki bu tehlike artık kötü niyetli kişlerin dikkatini çoktan çekmişti.
Konuyu daha teknik ifade etmek gerekirse, Wikipedia’da yapılan şu tanım oldukça basit ve başarılı. Deepfake özetle; “Yapay zekaya dayanan insan imajı sentezi için bir teknik” olarak ifade edilebilir. 2017 yılında ortaya atılan Deepfake ifadesi fake yani sahte ve bir çeşit makine öğrenmesi olan deep learning kelimelerinin bir kombinasyonu olarak karşımıza çıkıyor. Yani Türkçe karşılığını derin sahte olarak ifade edebileceğimiz Deepfake, üretken rakip ağ olarak bilinen bir makine öğrenme tekniğini kullanarak mevcut görüntüleri ve videoları kaynak görüntüler veya videolar üzerinde birleştirmek ve üst üste getirmek için kullanılıyor. Peki Deepfake nasıl oluşturulur? Toplumlar üzerindeki olası etkileri neler? Bu haftaki yazımda Deepfake mevzusunu anlatmaya çalıştım.
Nasıl kullanılıyor? Neler sunuyor?
Donald Trump’tan tutun da Emma Watson, Kate Middleton gibi Hollywood yıldızlarına kadar pek çok ünlü isim Deepfake içeriklerine bir şekilde malzeme oldular. Ve eminim bu içerikler sosyal medyada bir yerlerde sizin de karşınıza çıkmıştır. Deepfake görüntüler son zamanlarda popüler olsa da aslında Deepfake benzeri dijital film editleme 1980’lerden beri yapılıyor. Ancak çoğunlukla büyük bütçeli filmlerde. Çünkü o zamanlar için bu teknik oldukça pahalı ve uzun zaman alan bir işlem olarak karşımıza çıkıyordu. Filmlere sanal bir yer veya kişi eklemek için CGI eklemek aylarca sürebiliyordu. Şimdilerde ise gelişen yeni teknolojiler sayesinde makine öğrenmesi teknikleri ile bu işlem son derece basit bir şekilde yapılabiliyor. Yapay zeka ile istenilen görüntü ve videolar var olan görüntü üzerine kare kare aktarılabiliyor. Bu işlemi yapmak için gereken yazılım açık kaynak, yani herkes tarafından ücretsiz olarak kullanılabiliyor. Google’ın TensorFlow’u ve Facebook’un DensePose gibi araçları çok fazla teknik bilgi ve beceriye ihtiyaç duymanıza gerek kalmadan Deepfake yapmayı mümkün kılıyor. Ya da Lyrebird veya Adobe’nin Project Voco programları ile herkes sesli Deepfake klipleri oluşturabiliyor. Bugün eldeki teknolojik imkanlar ile ile Deepfake görüntüler yaratmak çok kolay. Elinizdeki program ile Deepfake görüntü oluşturma süreciniz aşağı yukarı şöyle oluyor: Öncelikle x kişinin eldeki görüntülerinden faydalanarak mimikleri öğreniliyor, işleniyor ve en nihayetinde yapay zeka ile eldeki veriler üzerinden bir algoritma oluşturuluyor. Daha sonra ilgili program ile eldeki mimikler taklit edilen kişinin suratına aktarılıyor. Bu kadar basit aslında.
Deepfake büyük krizlere neden olabilir
Bugünkü anlamda deepfake’in ortaya çıkışı ise yine toplum son derece zararlı içeriklerle hasıl oldu. Deepfake’in bazı ilk uygulamaları pornografide kullanıldı. Amaç Olivia Wilde ve Gal Gadot gibi ünlü kadın yüzlerini porno starların yüzleri ile değiştirebilmekti. Teknoloji zaman içerisinde çok ileri bir seviyeye ulaştı. Örneğin Carnegie Mellon Üniversitesi’nde geliştirilen ve Deepfake videoları için kullanılan yöntemden çok daha farklı bir yöntem kullanan CycleGAN bu teknolojin geldiği seviyeyi bize net bir şekilde gösteriyor. CycleGAN, yüz hareketlerini öğrendiği için söylemediğiniz şeyleri söylemişsiniz gibi yapabiliyor. Bu teknoloji ile yapılabilecekler sadece onu kullananın hayal gücüne ve niyetine kalmış durumda.
Deepfake’in bu ve bezeri kullanımından belki de en fazla endişe verici olan yeni medya kanallarına ve dijital platformlara güven üzerindeki etkisi. 2018 yılında ABD’de yapılan bir araştırmaya göre ABD’de video içerik platformlarına duyulan güven giderek azalıyor. Sunulan video içeriklere güvenin azalması ile birlikte medyada, yasal düzenlemelere ve devlete olan güven de azalıyor haliyle. Bugün YouTube’da arattığınızda karşınıza yüzlerce Deepfake içeriği çıkacaktır. Dahası bu içeriklerin sayısını her geçen gün artması tehlike çanlarının daha yüksek sesle çalması demek. Deepfake ve benzeri teknolojilerin bu tarz taklit görüntüleri giderek daha kusursuz bir şekilde ortaya çıkarması yakın gelecekte bugünden öngöremeyeceğimiz birçok toplumsal soruna daha neden olabilir, ülkeler arası diplomatik krizleri doğurabilir.
Görsel kaynak: businessinsider.com
